本文介绍了一种创新的"answer→think→answer"推理范式，模型先直接回答问题，高置信度则输出答案，否则再进行推理。这种方法有效减少思维链长度，提高回答精度，通过双答案奖励机制和早停策略实现。实验证明，该范式在保持高精度的同时显著降低了推理成本，为复杂问题提供了更高效的解决方案。
距离OpenAI发布O1已经过去了一年多的时间，现在推理模型也已经成了大模型推理的标配。去年过年的时候，DeepSeek凭借R1也火遍了全国，于是各种推理范式层出不穷，其中最常见的就是混合推理范式。
推理模型使用增加推理时间来换取高精确度，但是问题也很明显，就是推理速度慢，在得到正确答案之前你必须容忍它输出的长长的思维链。一开始思维链又臭又长，过度的反思是常见的问题。经过一年时间的打磨，现在模型的思维链的质量都比较高，而且输出速度也大幅度提高。
今天我们介绍一个有意思的关于思维链的工作——VideoAuto-R1。这是一个多模态问题的推理模型，但是却可以无缝推广到任意的推理模型。
一、一次思考、两次回答
这篇论文的核心就是"answer → think → answer "。
一次思考，两次回答。以往的推理模型都是在回答之前进行推理，然后输出答案。这次我们将推理模型和非推理模型结合起来，先让模型回答一个答案，如果这个答案置信度比较高，那么直接输出这个答案。否则，我们再进行推理，再输出改进以后的答案。
这里我们这么做的目的是要回答一个问题：模型进行推理是必要的吗？
显然对于简单的问题，模型自己依靠自身的知识就能很好的回答，我们无需进行推理。只有那些复杂的问题，我们才需要引入思维链来推理。
这种思想很自然，学术界和工业界也进行过一些探索。比如混合推理模型，使用空标签来控制是否进行推理。也有更复杂的设计，使用一个特殊的token进行是否进行推理的决策。
但是感觉都差一点意思。因为本身一个问题的难易很难进行定义。在构建训练数据集的时候，很容易引入人的偏见。反倒是这种先回答试试的方式更自然。
接下来我们看看如何实现这种”一次思考，两次回答“的范式。
二、模型训练
说到推理模型的训练，自然想到的就是强化学习和GRPO。
我们先来看看怎么引导模型输出我们想要的格式，这就是模型的system prompt:
在提示词中我们使用了COT，首先告诉模型直接输出答案，不要思考过程。如果模型不确定，要生成"Let’s analyze the problem step by step"，然后剩下的就是我们熟悉的格式将思考的过程输出在标签内，答案生成在boxed{}内。
在强化学习中最重要的是奖励的设计。
这次我们设计了一个双答案奖励的机制。具体来说就是提取前后两次的答案，然后这两次答案分配的权重是不一样的。如果两次答案都是对的，那么第二次的答案的权重会高于前一次。如果第一次对，第二次不对，我们就要惩罚模型。
完整的奖励函数的表达式如上所示。
这里有一项fallback的奖励，它只有两个值0和1。如果第一次回答是"Let’s analyze the problem step by step"，并且第二次答案是对的，那么奖励就是1。这是为了鼓励模型在遇到难题的时候，不要胡乱编造答案，而是鼓励使用推理模式来解决问题。
上面是在进行训练的时候，那么推理的时候怎么办？
推理的时候，我们设计了一个早停机制。具体来说，我们要先计算一下模型输出的置信度，如果置信度很高，超过一定的阈值，我们就直接输出答案。否则我们继续进行推理。
置信度的计算也比较直接，使用长度归一化的置信度计算：
如果模型的答案是"Let’s analyze the problem step by step"，我们让上面的分数等于”−∞“。
三、效果评估
对比了主流的视频问答的模型，我们发现不仅在思维链的长度上大大减小了，而且精度也提高了。
由于模型是基于Qwen2.5VL-7B训练的，所以我们比较一下和基座模型的表现。依然是思维链的长度更短，精度更高。
并且在消融实验中，我们看到w2>w1，以及设置fallback回滚项是有效的。
这些结果有力地证明了，这种范式是可以提升模型的在自动思考方面的表现。
写在最后
今天我介绍一个新的推理范式，”answer → think → answer“，即一次思考两次回答。整个实验的设计有一种大道至简的感觉，最后的评测也证明了这个范式的有效性。
在Agent的时代，我们更离不开推理模式来为我们规划任务和进行任务的分解。随着我们对模型的推理认知越来越深，我们终会通向我们想要的那个智能时代。
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